未来を拓くビッグネームが集結│人工知能イノベーション技術ワークショップ第3期が無事終了

2023 年 8 月 19 日と 20 日、中国人工知能協会は第 3 回人工知能イノベーション技術ワークショップ「マルチモーダル大規模モデル技術のフロンティアと応用」を中国人工知能協会フェローズ ホーム (杭州ステーション) および共同主催で開催しました。 -浙江省杭州未来科学技術都市管理委員会が主催。このワークショップはオンラインとオフラインを組み合わせて無事開催され、累計視聴者数は16万人を超えました

このワークショップは、学術交流の促進と技術革新の促進を目的として、注目のテーマである「マルチモーダルラージモデル」に焦点を当てます。復旦大学のQiu Xipeng教授と清華大学のXu Feng准教授が共同でこのワークショップの学術ディレクターを務めます。宋瑞華准教授、戴吉峰准教授、孫天祥博士、王冰寧氏、趙俊博研究員、燕明氏を含む、マルチモーダル大型モデルおよび関連分野で重要な影響力を持つ6人の専門家や学者も参加した。講演者グループに招待され、聴衆に教えていただき、素晴らしい学術的な饗宴となりました。ワークショップの開会時には、聴衆は熱心に参加し、積極的に交流に参加していました。授業後もアカデミックな雰囲気が続き、講義後も講師がオンライン・オフラインの聴衆からの質問に次々と答えていくなど、非常に活気のある雰囲気でした。

徐峰准教授

8 月 19 日から 20 日の 2 日間で、講師たちは理論的研究から実践的な応用まで、厳密かつ興味深い方法で 6 つの素晴らしい知識セッションをオンラインおよびオフラインの学生と聴衆にもたらしました。

書き直す必要がある内容は次のとおりです: 講義 1: 「マルチモーダルな理解と人工知能の作成」 宋瑞華

8月19日午前、宋瑞華准教授が「マルチモーダル理解と人工知能創造」という最初の講義を行った。宋瑞華准教授は、本格的な講義を行う前に、まず「マルチモダリティ」の概念やマルチメディアとの関係、なぜ急に普及したのかなどについて、わかりやすく説明しました。 「マルチモダリティ」に関する基本情報を紹介した後、宋瑞華准教授はWenlanモデル1.0-3.0の紹介を開始し、「マルチモダリティモデルとテキスト事前学習モデル間のテキスト埋め込みの違いに関する研究」の全プロセスと結果を共有しました。活発な講義の最後に、宋瑞華准教授は、マルチモーダルな理解と創造の傾向を要約し、聴衆に将来、より困難な問題に取り組むために前進するよう激励しました。

宋瑞華准教授

講義 2: 「ビジュアルの基礎 大規模モデル」Dai Jifeng

ワークショップの 2 番目のクラス「Visual Basics Large Model」は、Dai Jifeng 准教授が指導しました。彼は授業で、一般的な大型モデルが人工知能の開発をリードしていると指摘しました。続く講義では、Dai Jifeng 准教授が「超大規模視覚モデル」とそれに関連する技術ルートに焦点を当て、LLM (大規模言語モデル) の強力な機能を説明するだけでなく、その機能を賞賛する素晴らしい講演を行いました。一般的な人工知能の開発への道におけるマイルストーンとして。

ダイ・ジフェン准教授

書き直す必要がある内容は次のとおりです: 講義 3: 「会話型大規模言語モデル」Sun Tianxiang

8月19日の午後、孫天祥博士は「会話型大規模言語モデル」と題した3回目の講座を開催しました。コースの内容は主に、事前トレーニング データ、自然言語ベース モデル、会話言語モデル、OpenLMLab

の 4 つの部分に分かれています。

孫天祥博士

講義 4:「大規模言語モデルのトレーニングと最適化方法」Wang Bingning

8月19日の午後、非常に優れた教師である王冰寧先生が、このワークショップの4番目のレッスン「大規模言語モデルのトレーニングと最適化方法」を持ってきました。同氏はまず、言語モデルの開発の歴史を体系的に振り返り、近年の言語モデルの開発は超直線的であり、リリース頻度も加速していることを指摘した。続く講義では、大規模言語モデルの基本フレームワークと最適化方法について詳しく説明し、最後に大規模言語モデルに対するビジョンと中国のインターネット大規模言語モデルに貢献する決意を楽観的に表明しました。

ワン・ビンニン先生はとても良い先生です

書き直す必要がある内容は次のとおりです: 講義 5: 「TableGPT - 大規模モデルの実装への長い道のりに関する予備研究」 Zhao Junbo

8 月 20 日の朝、研究者の Zhao Junbo 氏は 5 番目のレッスン「TableGPT - 大規模モデルの実装までの長い道のりに関する予備研究」を行いました。講演に先立って、同氏は、研究の過程が非常に長く、さまざまな挫折や課題に満ちているため、なぜ「苦難を乗り越える」という言葉を講演タイトルに加えたのか、このテーマを通じて聴衆にインスピレーションを与えることができればとユーモアを交えて説明した。同じ研究課題に直面している研究者もいます。その後、研究者のZhao Junbo氏がチームメンバーと研究背景を簡単に紹介し、なぜ彼らがリジッドLLMを選択し、最終的に「TableGPT」やその他の一連の問題を選択したのかを説明しました。続く授業では、Zhao研究員が「TableGPT」の機能、実装プロセス、ソリューションを紹介し、最後に一般LLMからドメインLLMへの移行は文系学生から理系学生への移行に似ているとユーモアたっぷりに結論づけた。 . 、「艱難を乗り越える」に相当します

研究員 趙潤博

書き直す必要がある内容は次のとおりです: 講義 6: 「Dharma Academy Tongyi mPLUG マルチモーダル大規模モデル技術と応用」Yan Ming

8月20日の午後、ヤン・ミン先生はこのワークショップの最後のレッスン「ダーマ・アカデミー・トンイmPLUGマルチモーダル大規模モデル技術と応用」を行いました。彼はまず、マルチモーダル大規模モデル テクノロジーの開発の歴史を簡単に要約し、次に彼のチームのマルチモーダル研究の 2 つの道筋に焦点を当てました。1 つは、モジュール式マルチモーダル事前トレーニング大規模モデル テクノロジー シリーズである mPLUG です。もう 1 つは、大規模モデルと小規模モデル間の連携のためのエージェント システムです。最後に、Yan Ming先生が「ModelScope」の実践に関連したトピックについて詳しく説明し、詳しく説明してくれました。

ヤン・ミン先生

これで、第3回人工知能イノベーション技術ワークショップ「マルチモーダルラージモデル技術のフロンティアと応用」の全6コースが終了しました。 Qiu Xipeng教授はオンラインでワークショップの概要を発表し、6人の専門家や学者の素晴らしい指導内容を振り返り、学術的な導入から応用まで、これらの研究の最先端の結果は聴衆にとって新鮮なものだったと指摘しました。さらに、Qiu Xipeng教授は、「マルチモーダル大型モデルの開発は初期段階にあり、将来の開発プロセスにはチャンスと課題がたくさんあるだろう。このワークショップは研究者のためのインタラクティブなプラットフォームを構築した」と述べた。学術研究と実際の応用の両方において、一緒に探究し、学び、進歩していきます。 (中国人工知能協会)

邱西鵬教授

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